XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System训练方法
Matthew Minus博士威廉（比尔）价格教育：1994年建筑硕士...
名称：威廉（比尔）价格教育：1994年建筑硕士弗吉尼亚理工学院和州立大学1991年建筑学士学位 - （B。拱门，5岁。专业学位）弗吉尼亚理工学院和州立大学教学经验：8/201-现任草原视图A＆M大学，美国建筑学院，布朗恩德主席，研究生协调员，建筑学院副教授。（在总统露丝·西蒙斯（Ruth Simmons）任职）。8/2008-2017 Prairie View A＆M大学，美国建筑学院，Brown Endowed主席，研究生协调员，建筑学院副教授。 8/2000- 5/2008休斯顿大学，杰拉尔德·D·海因斯建筑学院，在建筑学院教授教学助理教授职位，教学5届综合设计工作室，工业设计工作室和开放的材料研讨会，开放于上层本科生和研究生级学生。 8/1999- 5/2000弗吉尼亚理工学院和美国州立大学，在建筑学院教学学院教授4届和5年级工作室。 专注于通过学院，其部门，行业和专业建筑实践之间的合作来创建跨/间/纪律训练方法。8/2008-2017 Prairie View A＆M大学，美国建筑学院，Brown Endowed主席，研究生协调员，建筑学院副教授。8/2000- 5/2008休斯顿大学，杰拉尔德·D·海因斯建筑学院，在建筑学院教授教学助理教授职位，教学5届综合设计工作室，工业设计工作室和开放的材料研讨会，开放于上层本科生和研究生级学生。 8/1999- 5/2000弗吉尼亚理工学院和美国州立大学，在建筑学院教学学院教授4届和5年级工作室。 专注于通过学院，其部门，行业和专业建筑实践之间的合作来创建跨/间/纪律训练方法。8/2000- 5/2008休斯顿大学，杰拉尔德·D·海因斯建筑学院，在建筑学院教授教学助理教授职位，教学5届综合设计工作室，工业设计工作室和开放的材料研讨会，开放于上层本科生和研究生级学生。8/1999- 5/2000弗吉尼亚理工学院和美国州立大学，在建筑学院教学学院教授4届和5年级工作室。专注于通过学院，其部门，行业和专业建筑实践之间的合作来创建跨/间/纪律训练方法。工作经验（缩写）：2001年 - 介绍BP Inc，GTH LLC，PPP Development LLC休斯顿，美国德克萨斯州，美国1996- 2000年OMA-大都会建筑办公室 - 雷姆·库尔哈斯（Rem Koolhaas） - 研究与开发和项目架构师/设计师/设计师鹿特丹，1995-1995-1995 Studio Architecter-Hunziker-Hunziker-Hunziker-udventer-thecterty-newerlands-trovester- VPI＆SU/ Robert Graeff（Werner Graeff – Bauhaus的儿子）工业设计师布莱克斯堡，弗吉尼亚州，美国 div>
为比赛而减量训练：回顾 - Hal-insep
减量训练是在一段可变的时间内逐渐非线性地减少训练负荷，旨在减少日常训练的生理和心理压力并优化运动表现。现有研究已经定义了减量训练，确定了当代运动中使用的各种形式，并研究了训练量、负荷、强度、持续时间和类型（渐进式或分步式）的规定。当前文献表明，减量训练策略可能与比赛表现提高约 3%（通常范围为 0.5-6.0%）有关。在赛前减量训练期间特别注意营养、补水和恢复策略可能有助于最大限度地发挥其相关的积极作用。还应特别注意减量训练与长途旅行、高温和海拔之间的相互作用。体育科学的未来进步将在改进和发展现有的减量训练方法方面发挥重要作用，特别是在团队和球拍运动的多重高峰背景下。摘要
eeg-neurofack作为痴呆症患者认知缺陷的潜在治疗方法，多发性硬化症，中风和脑损伤
摘要：记忆递减在痴呆症患者中很常见，例如阿尔茨海默氏病，以及其他神经系统和精神疾病的患者，例如脑损伤，多发性硬化症，缺血性中风和精神分裂症。记忆丧失会影响患者的功能，并扩大其生活质量。非侵入性脑训练方法，例如脑电图神经反馈，用于解决痴呆症和其他神经系统疾病的认知效果和行为变化，通过训练患者通过操作活动改变其大脑活动。在本综述的论文中，我们分析了痴呆症患者，多发性硬化症，中风和创伤性脑损伤的脑电图神经反馈的各种方案。研究的结果表明，不管会话的数量或应用的规程类型如何，EEG-NFB方法在改善至少一个认知领域的有效性。在未来的研究中，重要的是要解决方法的应用方法学弱点，其长期影响以及道德问题。
保障人工智能和生物能力的研究议程
简介 2 I. 数据收集 3 限制或控制对训练数据的访问 3 大型语言模型 3 生物设计工具 4 II. 模型开发 5 控制对计算基础设施的访问 5 大型语言模型 5 生物设计工具 6 纳入负责任的训练方法 6 大型语言模型 6 生物设计工具 7 III. 模型发布前的防护措施 8 实施内置保护措施 8 大型语言模型 8 生物设计工具 9 自动化科学 9 进行模型评估 10 大型语言模型 10 生物设计工具 11 自动化科学 11 IV. 模型发布后的防护措施 12 控制和监控访问 12 大型语言模型 12 生物设计工具 13 V. 数字物理接口的安全性 14 保障核酸合成筛选 14 结论 15
具有eeg-emg-的GNN的顺序学习模型 -
运动图像（MI）是在没有身体运动的情况下想象运动的心理过程（Aggarwal和Chugh，2019年）。脑部计算机界面（BCIS）广泛用于中风患者的康复训练（McAvinue和Robertson，2008年）。通过使用MI，可以训练患者对其大脑信号的控制，从而激活有助于运动的设备。这种训练方法被认为可以增强感觉输入，从而导致大脑可塑性改善运动功能（Hwang等，2009）。通过使用脑电图（EEG）分析来捕获患者的运动意图并使他们能够控制外部装置，已证明了这种康复策略的可行性。与传统的运动康复相比，基于脑电图的MI方法可以通过受试者的自主意图进行主动训练，并已证明在中风恢复高原后为患者提供更好的康复结果（Young等人，2014年）。
IBM Quantum Experience 上量子增强和经典机器学习算法的性能比较
摘要 . 机器学习现在几乎无处不在，主要用于预测。从最广泛的意义上讲，机器学习目标可以概括为近似问题，而各种训练方法所解决的问题可以归结为寻找未知函数的最优值或恢复函数。目前，我们只有基于经典量子逻辑的量子计算机实验样本，使用量子门代替普通逻辑门，使用概率量子比特代替确定性比特。也就是说，概率性质的问题可以从大量可能的状态中确定某个最优状态，量子计算机可以在这些状态下实现“量子霸权”——解决任务所需的时间大大减少（减少了几个数量级）。这项工作的主要思想是确定在量子计算机上解决机器学习问题时实现量子优势的可能性，即使不是量子霸权。
增强 AI 对图像编码伪影的适应性
摘要 — 在机器对机器 (M2M) 传输环境中，非常需要使用有损压缩来减少传输的信息量。然而，常用的图像压缩方法是为人类感知而设计的，而不是为人工智能 (AI) 算法的性能而设计的。众所周知，这些压缩失真会影响许多基于深度学习的架构在多个计算机视觉任务上的表现。在本文中，我们专注于分类任务，并提出了一种名为专家训练的新方法，以增强卷积神经网络 (CNN) 对压缩失真的弹性。我们在 ImageNet 数据集上使用 MnasNet 和 ResNet50 架构验证了我们的方法，以抵抗三种常用方法 (JPEG、J2K 和 BPG) 引入的图像压缩失真。结果表明，使用所提出的专家训练方法，这两种架构对测试的编码伪影具有更好的鲁棒性。我们的代码可在 https://github.com/albmarie/expert training 上公开获取。索引术语 — 人工智能 (AI)、图像编码、机器对机器 (M2M)
正念练习对运动表现相关参数和表现结果的影响：一项荟萃分析综述
摘要背景正念作为一种面向当下的心理训练形式，它影响着认知过程，并且越来越多地被认为对运动心理训练方法有意义。然而，很少有干预研究检查过正念练习对生理和心理表现替代指标或运动表现结果的影响。目的本荟萃分析综述的目的是检验正念练习或基于正念的干预对15岁以上运动员的生理和心理表现替代指标以及运动表现结果的影响。数据来源在六个电子数据库（CINAHL、EMBASE、ISI Web of Knowledge、PsycINFO、MEDLINE 和 SPORTDiscus）中进行了结构化文献检索。使用了以下搜索词和布尔连接词：(mindful* OR meditat* OR yoga) AND (sport* OR train* OR exercis* OR intervent* OR perform* OR capacity OR skill*) AND (health* OR adult* OR athlete*)。研究选择随机和非随机对照研究，比较正念练习技术作为干预措施与非主动控制或继另一项心理训练之后的对照
简单有效的掩蔽扩散语言模型
虽然扩散模型擅长生成高质量图像，但先前的研究报告称，在语言建模中，扩散和自回归 (AR) 方法之间存在显著的性能差距。在这项工作中，我们表明简单的掩蔽离散扩散比以前认为的更有效。我们应用了一种有效的训练方法，可以提高掩蔽扩散模型的性能，并推导出一个简化的 Rao-Blackwellized 目标，从而带来额外的改进。我们的目标形式简单——它是经典掩蔽语言建模损失的混合——可用于训练仅编码器的语言模型，这些模型可以接受高效的采样器，包括可以像传统语言模型一样半自回归生成任意长度文本的采样器。在语言建模基准上，一系列使用现代工程实践训练的掩蔽扩散模型在扩散模型中达到了新的最先进水平，并接近 AR 困惑度。我们在项目页面上提供了代码 1 以及博客文章和视频教程 2：